基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法 PSO

资 源 简 介

基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法 PSO

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）与K均值结合的混合聚类算法为电梯交通模式识别提供了一种动态优化方案。该方法的创新点在于利用PSO的全局搜索能力改进传统K均值对初始聚类中心敏感的问题，同时结合客流数据的时序特征实现实时模式判别。

核心流程分为离线训练和在线识别两个阶段。离线阶段通过历史一周的客流数据（如到达间隔、乘梯人数等维度）建立聚类模型，PSO算法在此过程中不断调整粒子群位置（即潜在聚类中心），以最小化类内距离平方和为目标函数，最终输出稳定的聚类中心坐标。在线阶段则采用滑动窗口机制，每5分钟提取实时客流特征向量，通过欧氏距离计算其与各聚类中心的相似度，按最近邻原则归类到特定交通模式（如上行高峰、下行低谷等）。

相比传统方法，这种混合策略的优势在于：1）PSO的群体智能特性避免K均值陷入局部最优；2）动态划分机制能适应客流波动；3）聚类结果可直接用于电梯群控系统的调度策略切换。实际应用中需注意粒子群参数的调优，以及客流特征维度的合理选择。